Ingénieur en Intelligence Artificielle

À propos de nousDevenez acteur du changement et rejoignez un Leader sur son marché :Protégez les consommateurs,Valorisez le savoir-faire des TPME Françaises Construisons ensemble un monde plus sûr pour les Consommateurs et plus valorisant pour les Entrepreneurs.Découvrez un secteur en pleine expansion et vivez avec nous une histoire pleine de succès ContextePlus que pro développe une nouvelle génération d'assistants virtuels basés sur l'IA, destinés à accompagner les professionnels de TPE/PME dans leurs activités quotidiennes. Ces assistants ne sont pas de simples chatbots. Ce sont des systèmes IA orientés action, capables de :Comprendre le contexte métier spécifique de chaque clientRépondre à des questions de manière fiable et contextualiséeExécuter des actions réelles telles que la sollicitation d’avis clients, le recouvrement de factures, la planification de rendez-vous ou l'interaction avec des outils internesNotre plateforme combine :Des LLM (Large Language Models) pour l'interaction en langage naturel (texte et voix)Des graphes de connaissance pour représenter les données métier nombreuses et hétérogènes de façon structurée et exploitableDes systèmes de données robustes garantissant exactitude, fraîcheur, sécurité et traçabilitéDans le cadre de notre feuille de route 2026, l'intelligence artificielle et le machine learning deviennent des piliers stratégiques. Nous recherchons un Ingénieur IA avec une forte expertise en LLM, agents IA et systèmes ML en production pour renforcer l'équipe IA/Data avec la mission de concevoir, entraîner et déployer des modèles d'IA de pointe, ainsi que de développer des architectures d'agents intelligents capables d'agir de manière autonome.Votre missionVous serez responsable de la conception, du développement et de l'optimisation des composants IA/ML de notre plateforme d'assistants virtuels. Votre travail permettra à nos systèmes IA de :Développer des agents IA autonomes capables de planifier et d'exécuter des workflows multi-étapesOrchestrer des workflows complexes à travers des agents IA multi-étapesIntégrer les modèles state-of-the-art et les adapter aux besoins spécifiques de nos clientsConcevoir des architectures hybrides (RAG + fine-tuning + agents + graphes de connaissance + Speech-To-Text + Text-To-Speech)Exécuter des actions métier de manière intelligente, fiable et traçablePrototyper et valider rapidement de nouvelles approches techniquesVous transformerez des modèles de recherche en systèmes IA robustes en production, en veillant à leur performance, leur scalabilité et leur maintenabilité. Vous serez au cœur de l'innovation technique de l'entreprise, en évaluant et intégrant continuellement les avancées de l'état de l'art en IA.Expérience requise5 ans ou plus d'expérience en tant qu’Ingénieur IA, Machine Learning Engineer, AI Research Engineer ou Data Scientist avec une forte composante IA en productionExcellente maîtrise de Python et des bibliothèques ML/DL/GenAIExpérience prouvée avec les LLM : fine-tuning, prompting avancé, architectures RAG, agents IA, MCP, LLMOpsSolides connaissances en statistiques et en méthodes d'évaluation de modèlesExpérience avec des environnements cloud (Azure) et la mise en productionConnaissance des architectures de données pour l'IA (data lakes, feature stores, vector databases)Compréhension des environnements Linux et des déploiements dans des environnements cloud (Docker, Kubernetes)Maîtrise avancée de Git et des méthodes de CI/CDCapacité à interagir au quotidien avec les profils Data/Backend en comprenant les enjeux d'intégration systèmeAtouts appréciésExpérience avec les graphes de connaissance pour l'IA (Neo4j)Expérience avec des frameworks d'agents (LangChain, LlamaIndex, AutoGPT, CrewAI)Connaissance des protocoles MCP (Model Context Protocol)Expérience en optimisation de modèles (quantization, distillation, pruning)Connaissance des bases de données vectorielles (Qdrant)Expérience avec DatabricksExpérience en NLP avancé (NER, classification, summarization, question-answering)Connaissance des architectures multimodales (vision-language models)Expérience en environnement SaaS ou multi-tenantVotre environnement de travailCollaboration étroite avec les ingénieurs Data, les développeurs Backend et les équipes produitForte autonomie et responsabilité technique sur les choix d'architecture IAAccent mis sur l'innovation contrôlée : équilibre entre recherche, rapidité d’implémentation et robustesse en productionCulture d'apprentissage continu et de veille technologiqueEnvironnement où l'état de l'art en IA est une priorité stratégique